PAM 
Кибербезопасность — это уже не просто ИТ-проблема; теперь это стратегический приоритет совета директоров. Поскольку предприятия работают без фиксированного периметра, зависят от облачных провайдеров для инфраструктуры и...
опубликованный , дата публикации: 05 января, 2026
ИИ-агенты становятся всё более автономными, получая доступ к критически важным системам и работая без постоянного участия человека. Они превращаются из обычных инструментов в активные нечеловеческие идентичности (NHI). Подобно сервисным учетным записям или API-ключам, эти агенты нуждаются в таком же строгом надзоре, какой применяется к обычным пользователям. Такие изменения расширяют поверхность атаки и создают новые угрозы безопасности. Основные риски связаны с избыточными привилегиями и горизонтальным перемещением нечеловеческих идентичностей в облачной инфраструктуре. Скомпрометированный ИИ-агент позволяет хакерам использовать инъекции промптов для перехвата управления. В результате злоумышленники могут беспрепятственно красть данные или скрытно перемещаться внутри облачных сред.
Для защиты от таких угроз компаниям необходимо адаптировать принципы нулевого доверия к специфике автономных ИИ-агентов. Протокол контекста модели (MCP) предлагает новый подход к управлению доступом ИИ-агентов к инструментам и данным на основе контекста. Он фокусируется на проверке идентичности, прав доступа и намерений. Это позволяет компаниям внедрять принципы нулевого доверия в каждое межмашинное взаимодействие.
Читайте далее, чтобы узнать больше о работе MCP и о том, как решение Keeper® обеспечивает безопасность ИИ-агентов в рамках архитектуры нулевого доверия.
Что такое протокол контекста модели (MCP)?
Протокол контекста модели (MCP) — это открытый стандарт от компании Anthropic. Он предназначен для безопасного контроля над тем, как ИИ-агенты получают автономный доступ к инструментам и данным в корпоративной среде. Вместо использования статических или избыточных прав доступа MCP делает ставку на проверку контекста в каждом запросе агента. Например, вместо предоставления ИИ-агенту полного доступа ко всей базе данных, MCP проверяет, разрешить ли конкретный запрос в текущий момент и для выполнения данной задачи. При этом агент получает полномочия только в рамках необходимой роли доступа. Такой подход обеспечивает прозрачность действий ИИ и соответствие корпоративным стандартам безопасности.
MCP позволяет в реальном времени контролировать поведение ИИ-агентов, опираясь на контекст каждой операции. Внедряя контекст в каждое взаимодействие, MCP помогает непрерывно проверять нечеловеческие идентичности. Это позволяет компаниям соблюдать принцип наименьших привилегий и учитывать риски при принятии решений, чтобы эффективно нейтрализовать специфические для ИИ-угрозы. С контекстным подходом ИТ-команды четко видят, кто именно обращается за доступом, а также понимают цель и механизм каждого запроса. В итоге MCP превращает ИИ-агентов из источников риска в управляемые идентичности, работающие в среде нулевого доверия. Это позволяет компаниям масштабировать внедрение ИИ без ущерба для безопасности и прозрачности процессов.
Как MCP обеспечивает принципы нулевого доверия в рабочих процессах ИИ
Традиционные модели нулевого доверия создавались для людей. Они не учитывают специфику автономных ИИ-агентов, работу которых легко нарушить при компрометации рабочих процессов. Без непрерывной проверки идентичности ИИ-агенты могут выполнять вредоносные инструкции или использовать украденные данные. Это создает условия для эскалации привилегий и горизонтального перемещения. MCP переносит принципы нулевого доверия на рабочие процессы ИИ. Стандарт гарантирует непрерывную проверку, строгий контроль и полную прозрачность каждого шага. В этой архитектуре каждый запрос ИИ-агента проходит через фильтр контекста. Анализируя идентичность, задачу и внешнюю среду, MCP подстраивается под меняющиеся условия. Например, в DevOps ИИ-агент при развертывании кода ограничивается конкретной средой и временным интервалом. А ИИ-агент службы поддержки получает доступ только к тем записям клиентов, которые необходимы для обработки обращения. Любое изменение задачи или области полномочий ведет к мгновенному пересмотру или отзыву прав, что укрепляет механизм непрерывной проверки.
Аутентификация в реальном времени защищает учетные данные и не позволяет ИИ-агентам выходить за рамки их полномочий. Доступ с ограничением по времени минимизирует риск утечек и помогает соблюдать принцип наименьших привилегий в любой среде. Кроме того, MCP улучшает видимость и подотчетность. Протокол детально фиксирует каждое автономное действие ИИ. Эти данные позволяют службам безопасности записывать сессии, проводить аудит и мгновенно реагировать на любые угрозы.
Защита рабочих процессов ИИ с помощью KeeperPAM
MCP определяет правила использования контекста, однако для реализации принципов нулевого доверия компаниям всё еще необходимы PAM-решения. KeeperPAM® защищает рабочие процессы ИИ за счет комбинации контекстного управления, шифрования с нулевым разглашением и автоматизации на основе политик. Платформа исключает риск раскрытия учетных данных, не создавая при этом препятствий для работы систем.
- Контекстное управление секретами и контроль сессий. KeeperPAM позволяет ИИ-агентам получать секреты автоматически прямо в момент обращения, основываясь на их идентичности, роли и текущих задачах. Это избавляет от опасной практики «зашивать» пароли и ключи в программный код. Keeper Secrets Manager управляет доступом через политики и постоянно ограничивает права лишь необходимым минимумом. В итоге ИИ-агент получает доступ только к тем ресурсам, которые нужны для работы прямо сейчас.
- Ограниченный во времени доступ без паролей. Keeper внедряет доступ точно-в-срок (JIT) для людей и нечеловеческих идентичностей (NHI). Это решение устраняет постоянные права доступа. Ключи выдаются только по запросу и автоматически аннулируются после выполнения задачи, что сводит поверхность атаки к минимуму.
- Сквозное шифрование и архитектура нулевого разглашения. Благодаря сквозному шифрованию секреты никогда не передаются ИИ-агентам или самой платформе Keeper в открытом виде. Это позволяет искусственному интеллекту выполнять задачи без прямого доступа к секретам, что полностью соответствует принципам нулевого доверия.
- Интеграция CI/CD и эфемерные туннели. KeeperPAM интегрируется с конвейерами CI/CD и инструментами автоматизации инфраструктуры, что исключает попадание секретов в исходный код или файлы конфигурации. Эфемерный доступ и защищенные туннели позволяют ИИ-агентам работать с критическими системами, не сохраняя учетные данные для будущего использования.
- Поддержка протоколов PAM в ИИ-автоматизации. Благодаря встроенной поддержке SSH, RDP и SQL платформа KeeperPAM позволяет ИИ-агентам безопасно автоматизировать управление инфраструктурой, удаленный доступ и работу с базами данных в строгом соответствии с установленными политиками.
- Запись сеансов, применение политик и RBAC. Все привилегированные сеансы под управлением ИИ можно отслеживать, записывать и контролировать с помощью ролевого управления доступом (RBAC). Такой мониторинг гарантирует полную прозрачность автономных действий и соблюдение принципа наименьших привилегий для нечеловеческих идентичностей (NHI). При обнаружении высокого риска KeeperAI автоматически завершает сеанс.
Надежные ИИ-системы
По мере того как ИИ-агенты встраиваются в корпоративную инфраструктуру, модель нулевого доверия становится фундаментом для безопасного автономного машинного доступа. Протокол MCP добавляет необходимый контекстный слой для непрерывной проверки идентичности и намерений ИИ-агентов в любых масштабах. Повысить уровень безопасности помогут PAM-решения, объединяющие поддержку MCP и принципы нулевого доверия. Интеграция с MCP протоколом позволяет KeeperPAM обеспечивать работу ИИ-процессов без риска раскрытия учетных данных или потери прозрачности.
Начните бесплатный пробный период KeeperPAM сегодня, чтобы защитить ИИ-агентов во всей организации с помощью модели нулевого доверия.
